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word转化为PPT的AI工具
以下是一些可以将 word 转化为 PPT 的 AI 工具及相关信息: 闪击: 网址:https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 操作步骤:选择模版,输入大纲和要点(由于闪击的语法和准备的大纲内容可能有偏差,可以参考官方使用指南:https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 ,将大纲转换成适配闪击的语法),生成 PPT,在线编辑,导出(导出有一些限制,PPT 需要会员才能导出)。 此外,还有以下一些做 PPT 的 AI 产品: Gamma:在线 PPT 制作网站,通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,网址:https://gamma.app/ 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出,通过输入简单的文本描述生成专业的 PPT 设计,网址:https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,网址:https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能,网址:https://zhiwen.xfyun.cn/
2024-10-29
基于三本认识人工智能的教材,做教材分析,为我写一个引言,从课程标准和背景等方面来写,字数尽量多。
以下是为您生成的基于三本认识人工智能教材的教材分析引言: 在当今科技飞速发展的时代,人工智能已成为引领社会变革的重要力量。课程标准对于培养具备人工智能素养的人才提出了明确要求,旨在使学习者能够深入理解人工智能的原理、应用和发展趋势。 这三本教材为我们探索人工智能的奥秘提供了坚实的基础。首先,《认知神经学科:关于心智的生物学》由 Michael S. Gazzaniga、Richard B. Lvry 和 George R. Mangun 所著,作为世界权威的认知神经科学教材,它系统地涵盖了认知神经科学的各个方面,包括发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法,以及感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。通过这本书,我们能够从生物学的角度深入理解心智的形成和运作机制,为理解人工智能中的认知模型提供了生物学基础。 其次,《神经科学原理》由 Eric R. Kandel 和 James H. Schwartz 编写,让我们系统地了解神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。它强调了神经网络的联结主义,让我们认识到知识并非孤立存在,而是相互关联的,这对于构建人工智能中的知识表示和推理模型具有重要的启示。 最后,《神经生物学:从神经元到脑》由 John G. Nicholls 等著,是神经生物学领域内的世界级名著,涵盖了神经科学的方方面面,系统介绍了神经生物学的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。将这本书与前两本结合起来阅读,能够更全面地理解人脑的构造和运作,为设计更智能、更接近人类思维的人工智能系统提供宝贵的思路。 综上所述,这三本教材从不同角度为我们揭示了神经科学与人工智能之间的紧密联系,为我们深入学习和研究人工智能提供了丰富的知识和深刻的见解。
2024-10-29
有没有可以做UI的免费ai
以下是一个可以做 UI 的免费 AI 平台:Deep Cognition。它具有简单的拖放界面,能帮助您轻松设计深度学习模型,还具备先进的 AutoML 功能,几乎可以一键完成,能为您的自定义数据集设计深度学习模型。而且这个平台是免费的,无需安装任何东西就可以写代码,用命令行或 Notebook 来使用 TensorFlow、Keras、Caffe、MXNet 等。
2024-10-29
ai歌曲翻唱
以下是关于 AI 歌曲翻唱的相关信息: 关键技术: 深度伪造技术(deepfakes)是利用 AI 程序和深度学习算法实现音视频模拟和伪造的技术,投入深度学习的内容库越大,合成的视音频真实性越高。 粉丝操作方式: 粉丝们会通过 Stems 音轨分离工具将人声与原始歌曲分离,再使用人声转换模型将人声转换成另一位明星的风格,然后将新的人声轨道与原始作品重新拼接在一起。DiffSVC 是一种流行的用于此目的的语音传输模型。 制作案例: 在《AI 你·南京》AIGC 城市宣传 MV 制作中,先尝试用剪映里预设的 AI 语音进行朗诵配音,效果不佳后改为创作歌曲并制作 MV。将文案复制给 AI 进行歌词改写和歌曲取名,修改 AI 生成的歌词后定稿。 张吃吃分享的 ACE Studio 入门教程中,小白快速上手实操步骤包括:准备音频素材,使用干声转换,分别导入人声干声和伴奏,注意变调等;干声转换时先设置工程 BPM 与歌曲一致,将音频轨道文件拖入空白歌手轨道;选择歌手,长按拖动到歌手轨道的头像处切换。 常用的前期音频素材准备工具包括: TME Studio:腾讯音乐开发的 AI 音频工具箱,常用功能是音频分离,可用于将人声和伴奏从歌曲中提取出来。地址:https://y.qq.com/tme_studio/index.html/editor Vocalremover:包含音频分离、变调、BPM 查询等功能,常用变调和 BPM 查询。建议在准备素材阶段,就将音频调整到所需调,并获取到 BPM。地址:https://vocalremover.org/zh/keybpmfinder
2024-10-29
目前最先进的算法模型是什么
目前较为先进的算法模型包括: 1. GPT4:是 OpenAI 最新且最强大的模型。 2. GPT3.5Turbo:为 ChatGPT 提供支持,专为对话模式优化。 大模型具有以下特点: 1. 预训练数据量大:往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,先进的大模型通常用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数众多:如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。 在模型架构方面: 1. encoderonly 模型:适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,代表模型是 BERT。 2. encoderdecoder 模型:结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,代表是 Google 的 T5。 3. decoderonly 模型:更擅长自然语言生成任务,如故事写作和博客生成,众多熟知的 AI 助手基本采用此架构。 在模型部署方面: 由于大模型参数众多,如 GPT2 有 1.5B 参数,LLAMA 有 65B 参数,因此在实际部署时会进行模型压缩。在训练中,CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈,减小内存使用是首要优化点,可使用内存占用更小的数据类型,如 16 位浮点数,英伟达在其最新一代硬件中引入了对 bfloat16 的支持。
2024-10-29
我想成为ai培训师,该怎么做
要成为 AI 培训师,您可以参考以下步骤: 1. 扎实的知识基础:深入学习 AI 的相关理论和技术,包括神经网络、机器学习、深度学习等。 2. 教育背景:通过正规的学校教育,获取相关学科的学位,如计算机科学、数学等。 3. 实践经验:参与实际的 AI 项目,积累实践经验,了解 AI 在不同领域的应用。 4. 持续学习:AI 领域发展迅速,要不断跟进最新的研究成果和技术进展。 5. 培养教学能力:掌握有效的教学方法和技巧,能够将复杂的 AI 知识清晰地传授给学员。 6. 了解行业需求:熟悉不同行业对 AI 人才的需求,以便针对性地设计培训课程。 成为某个领域顶尖人才通常以多年的密集信息输入开始,通常是通过正规的学校教育,然后是某种形式的学徒实践;数年时间都致力于从该领域最出色的实践者那里学习,大多数情况下是面对面地学习。例如,医学住院医生通过聆听和观察高水平的外科医生所获取的大部分信息,是任何教科书中都没有明确写出来的。预医学生的目标是成为医生,但他们的课程从化学和生物学的基础开始,而不是诊断疾病的细微差别。如果没有这些基础课程,他们未来提供高质量医疗保健的能力将受到严重限制。同样,设计新疗法的科学家需要经历数年的化学和生物学学习,然后是博士研究,再然后是在经验丰富的药物设计师的指导下工作。这种学习方式可以帮助培养如何处理涉及细微差别的决策的直觉,特别是在分子层面,这些差别真的很重要。
2024-10-29
请问怎么制作一个AI视频
制作一个 AI 视频通常可以按照以下流程进行: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 需要注意的是,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外,还有以下制作流程可供参考: 1. 写剧本/分镜。 2. 生图。 3. 生视频。 4. AI 声音。 5. 剪辑。 或者: 1. 准备内容:先准备一段视频中播放的内容文字,可以是产品介绍、课程讲解、游戏攻略等,也可以利用 AI 生成这段文字。 2. 制作视频:使用剪映 App 对视频进行简单处理。电脑端打开剪映 App,点击“开始创作”,选择顶部工具栏中的“文本”,并点击默认文本右下角的“+”号,为视频添加一个文字内容的轨道,然后将准备好的文字内容替换默认文本内容。
2024-10-29
文案转视频
以下是关于文案转视频的相关信息: 通过 ChatGPT 生成文案后,可将其复制到支持 AI 文字转视频的工具内实现短视频自动生成。一些手机剪辑软件也支持此功能,如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类工具操作相对简单,让大众更易上手制作视频。 开源的数字人组合方案: 1. 第一步:先剪出音频,可使用 https://elevenlabs.io/speechsynthesis 或使用 GPTsovits(GPTSoVITS 实现声音克隆,https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SVyUwotn7itV1wkawZCc7FEEnGg)克隆声音,做出文案的音频。 2. 第二步:使用 wav2lip 整合包,导入视频和音频,对口型得到视频。基础 wav2lip+高清修复整合包下载地址:https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip 。 文字生成视频的 AI 产品有: 1. Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 2. SVD:熟悉 Stable Diffusion 可安装此最新插件,在图片基础上生成视频,由 Stability AI 开源。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多文生视频的网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-29
midjouney
Midjourney 相关内容如下: 动漫创作提示:在通过 Midjourney 创作出色的动漫时,可在提示中包含动漫艺术家、漫画艺术家或漫画家的名字,如宫崎骏、织田荣一郎、竹内直子等,并给出了一些具体的创作提示示例,如“一个穿着传统日本服装的女孩,旁边有白狼,站在一个神奇的托里神社前,artgerm,吉卜力工作室— ar 3:2 — niji 5”。 添加到服务器:如果您有服务器的管理员权限,可以将 Midjourney bot 添加到服务器,使用/imagine 命令与之交互。新用户第一次使用/imagine 时,MJ 将为其自动开始试用资格。添加步骤为选择用户列表中的 Midjourney Bot,然后单击 Add to Server,选择要添加的服务器并按照 discord 的说明操作。若未看到所需服务器列表,可按照说明创建管理员角色。 训练 prompt:可以把 Midjourney 的官网说明书喂给 GPT,让其根据说明了解机制和结构,给出适合的提示词。同时介绍了 Midjourney 是基于 Latent Diffusion Model(LDM)的 AI 图像生成工具,以及 Diffusion models 的工作原理和存在的问题。
2024-10-29
为什么2024年诺贝尔物理学奖颁发给了Hinton
2024 年诺贝尔物理学奖颁发给了 Hinton(杰弗里·埃弗里斯特·辛顿),原因是“以表彰他们利用人工神经网络进行机器学习的奠基性发现和发明”。 Hinton 出生于 1947 年 12 月 6 日的英国温布尔登。他的职业生涯丰富: 1970 年,获得剑桥大学实验心理学学士学位。 1976 年—1978 年,担任苏塞克斯大学认知科学研究项目研究员。 1978 年,获得爱丁堡大学人工智能学博士学位。 1978 年—1980 年,担任加州大学圣地亚哥分校认知科学系访问学者。 1980 年—1982 年,担任英国剑桥 MRC 应用心理学部科学管理人员。 1982 年—1987 年,历任卡内基梅隆大学计算机科学系助理教授、副教授。 1987 年—1998 年,担任多伦多大学计算机科学系教授。 1996 年,当选为加拿大皇家学会院士。 1998 年,当选为英国皇家学会院士。 1998 年—2001 年,担任伦敦大学学院盖茨比计算神经科学部创始主任。 2001 年—2014 年,担任多伦多大学计算机科学系教授。 2003 年,当选为认知科学学会会士。 2013 年—2016 年,担任谷歌杰出研究员。 2016 年—2023 年,担任谷歌副总裁兼工程研究员。 2023 年,从谷歌辞职。 2023 年,当选为美国国家科学院院士。 Hinton 是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一,也是深度学习的积极推动者,被誉为“深度学习教父”。他曾花了小半个世纪的时间开发神经网络,让机器拥有了深度学习的能力。
2024-10-29